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Python pandas.Series.diff用法及代码示例


用法:

Series.diff(periods=1)

元素的第一个离散差。

计算 Series 元素与 Series 中另一个元素的差异(默认为上一行的元素)。

参数：

periods：整数，默认 1

用于计算差异的周期，接受负值。

返回：

Series

系列的第一个区别。

注意：

对于布尔数据类型，这使用 operator.xor() 而不是 operator.sub() 。结果是根据 Series 中的当前 dtype 计算的，但结果的 dtype 始终为 float64。

例子：

与上一行的区别

>>> s = pd.Series([1, 1, 2, 3, 5, 8])
>>> s.diff()
0    NaN
1    0.0
2    1.0
3    1.0
4    2.0
5    3.0
dtype:float64

与前三行的区别

>>> s.diff(periods=3)
0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    2.0
4    4.0
5    6.0
dtype:float64

与下一行的区别

>>> s.diff(periods=-1)
0    0.0
1   -1.0
2   -1.0
3   -2.0
4   -3.0
5    NaN
dtype:float64

输入数据类型溢出

>>> s = pd.Series([1, 0], dtype=np.uint8)
>>> s.diff()
0      NaN
1    255.0
dtype:float64

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.diff。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。